AIを活用した特許調査の時代がやってくる
１９９０年台に特許データの電子化が進み、インターネットを使って特許検索ができるようになった。その後、２００６年のGoogle Patentsの登場などで、キーワード検索が簡単にできるようになった。また、特許調査のプロは、複数のキーワードや識別コードを使い、ブーリアン演算で複雑な検索式にして検索することで、より制度の高い調査がおこなえるようになった。 また、自動検索方法が進化し、人的ミスや負担を軽減する取り組みも行われてきた。たとえば、特許分析ツールの中には、統合された特許のデータベースを使い、データ補正、特許権者、ステータスアップデート、訴訟などのデータを自動的に見つけることができるものもある。 早く正確なビジネス上の判断を行うために、このようなツールを使って、特定の市場における特許活動の統計的な分析をおこなったりしている。 自動検索ツールは、早く、効率的に、ミスを最小限に抑えつつ既存の技術エリアの知財情報を知れる。また、急成長している技術なども視覚化できる。 このような背景の中、Artificial intelligence (AI)をベースにした特許調査が注目されている。例えば、AIを活用した特許調査では、キーワードは複数のコンセプトに細分化され、ただ単にキーワードに該当するだけでなく、その意味合いもふまえて、検索することができる。このような検索をすることで、ノイズが減り、効率良い検索で、最も重要な文献を見つけることができる。技術は日々進化し、人間の調査員が見落としてしまうこともAIが発見する時代がすぐそこに来ている。 このような特許調査の進歩は凄まじい。膨大なデータが簡単に、素早く、信頼のおけるツールで検索できてしまう未来がもうすぐ迫っている。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Sagacious Research – Sandeep Kumar https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=e047d132-7cfc-4589-abb8-70c0a1799e6f
優れた投資家も満足させる特許の質の上げ方
少し前までは、ベンチャーキャピタル（VC)は投資先の特許数にしか興味がなかった。しかし、投資家が洗練されていき、数の問題ではなく、質の問題に注目するようになってきた。投資対象となるには、特許の持つ排他的な力がどれくらいあるのか、適切に投資家に示していく必要がある。 特許は投資の担保として位置づけられているので、投資を成功させるには、投資家は正しく特許の価値を理解しなければいけない。もし特許が弱ければ（つまり、排他的能力に乏しい）競合他社に同じような商品やサービスを展開されてしまう。特許が強ければ、他社の参入を防げ、市場で生き残れる可能性が高い。 特許は全て平等ではない。特許は比較的簡単に得ることができるが、他社が競合する製品やサービスを提供できないようにする特許を得るのはとてもむずかしい。多くのスタートアップ企業は、このことを後から知る。多くの資金を特許に投入したものの、他社がその特許から学び、特許を回避する方法を思いつき、競合他社の市場への参入を許してしまったという例はいくらでもある。 多くのスタートアップ企業は、特許で、彼らの「発明」を守っていたが、彼らの「ビジネス」を守るためには使っていなかった。特許出願時に、発明者やCTOが興味を持っている技術的な詳細に注目しすぎて、競合他社が思いつきそうな特許回避手段まで考えられていないケースが多い。 反対に、正しくやれば、いくらかの技術的な詳細を特許明細書から意図的に取り除くことで、自社で行っている特定の技術的な方法に限定されずに根本的な発明のコンセプトを守ることができる。このようにすることで、採用される技術にかかわらず、市場で有利になり、収入を守ることができる。 このいい例が、Appleが権利化した顔認証を使った携帯電話のアンロックに関わる発明だ。ユーザーがアンロックしたい時だけ顔認証が作動するようにするため、Appleはユーザーがアンロックしたいことを暗示させる動きがあった場合にのみ顔の画像を取るというコンセプトを特許にした。もしAppleが特定の動作認知に関するアルゴリズムや、特定の動作センサーのタイプなどを指定していたら、他社は代替手段を使って同じようなサービスを提供できるだろう。 このように、技術的な詳細から一度距離を置くことで、特許の価値を見出すことができる場合もある。ある技術的な詳細を守るよりも、発明のコンセプトを守る方が、より価値のある質の高い特許になる。 このコンセプトを守るアプローチは合理的な考え方だが、実践するのは難しい。ある分析者が数百社のスタートアップ企業の３０００件以上の特許を分析したところ、価値のある特許は３件しか見つけられなかったという。このような状況では、特定の技術に依存してしまい、コンセプトを特許で守ることができない。多くの企業では、技術系のスタッフしか出願作業には携わらない。そして、技術に精通した特許弁護士を雇い、明細書が作成される。 また、マネージメントは、特許戦略の重要性を知らず、権利化にかかる費用の予算問題などにより多くの時間を費やしてしまう傾向にある。特許は技術的なものだという固定観念があり、エンジニアに詳細を任せてしまうことも少なくはない。しかし、特許はビジネスツールであり、本来の価値を見出すにはビジネスサイドからの指示も必要。 優れた投資家も満足させる質の高い特許を生み出すには、ビジネス主導のアプローチで、技術部門とビジネス部門が一緒になって、市場を独占するためのツールとして特許を考えていく必要がある。特許戦略家も交え、明細書を書く前に、どのように発明を守ればビジネスに貢献するのかを十分検討する。このような取り組みが価値のある会社の鍵となる特許資産を生む。 ベンチャーキャピタルは、管理下の会社にこのようなコンセプトを守る特許という考え方を浸透させるのに積極的な役割を担う。マネージメントにこのような特許の質の問題を定義するだけでも、その後の知財の質に大きな影響を与える。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Gerson S. Panitch. Finnegan, Henderson, Farabow, Garrett & Dunner LLP https://www.finnegan.com/en/insights/maximizing-patent-quality-to-satisfy-sophisticated-investors.html
アメリカ特許庁の特許適格性情報アップデート
米国特許庁は、２０１８年１月４日に特許適格性に関連する情報を配信している同庁のページを更新し、新たに２つの資料を加えた。この追加資料は、特許法35 U.S.C. § 101に基づくビジネス方法及びコンピュータ・ソフトウエア関連発明の特許適格性 (patent elibility）について今までの判例をまとめたものだ。 関連記事：Alice事件後の特許適格性の傾向がわかるツール Decisions Holding Claims Eligible And Identifying Abstract Ideas − どのような抽象概念が特許になるのか（つまり、抽象概念の種類別特許適格性）をまとめた参考資料。抽象概念は概念ごとにクルーブでわけられていて、各グループに例がリストされていて、訴訟になったケースが書かれている。 Chart Of Subject Matter Eligibility Court Decisions − Court of Appeals for the Federal Circuit（略してCAFC、アメリカ連邦巡回区控訴裁判所）で争われた特許適格性に関わる１９７９年から現在に至るまでのケースがリスト化されているExcelファイル。このリストには、Alice事件で示された例外（Exception Typeのコラム）が示されているので、使い勝手がいい。今後も特許庁が定期的にリストをアップデートすることを期待している。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Shin Hee Lee and Anthony D. Sabatelli. Dilworth IP https://www.dilworthip.com/uspto-subject-eligibility/
AIが発明したものは特許で守れるか？
今のところ、発明に人間が著しく関与していれば、AIが関与した発明でも特許として成立しそうだ。しかし、人間がまったく関与しない場合、AIが発明したものは特許で守れない可能性がある。 アメリカ著作権局は、著作権法の下、「著作者としての作品は人間が作り出さなければいけない」（“a work of ‘authorship’ … must be created by a human being”）という考え方なので、純粋なAIによる作品は著作権で守れない。 しかし、アメリカ特許庁からはそのような明確な考え方は示されていない。最高裁の判例を見てみると、発明者となるには、「知的な活動」（“a mental act”）が必要なので、企業等が発明者になることはできないという判決があった。しかし、AIが進歩することにより、コンピューターの情報処理が「知的な活動」（“a mental act”）と同等だと考えられるようになった場合、このような判例からAIによる発明を差別化できるかもしれない。 また、特許法でも、発明者は発明を生み出した、または、発明を見つけた個人（“the individual … who invented or discovered the subject matter of the invention”）となっているが、個人（“individual”）は制約のない形（open-ended term）で定義されており、AIも個人（“individual”）として扱われる可能性も秘めている。 アメリカの特許・発明のルーツは発明者にあるので、正しい発明者を特定することはとても大切なことだ。しかし、AIが発明者にならなければ、AIが関わる発明に、人間が著しく関与していなければいけない。 AIが人間の指示を受けずにアニメの映画を作成したり、特定の分野における作業を担ったりと、AIの活躍が著しいなか、一部の専門家からは、法律を見直し、AIも発明者になれるようにするべきだという意見もある。 現在の法律では、発明に人間が著しく関与しなければ、特許として発明を守れない。しかし、技術が進歩していく中、AIが創造するものに対する保護に関する法整備が必要だ。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Jack S. Barufka and Ngai Zhang. Pillsbury Winthrop Shaw Pittman LLP https://www.socialgameslaw.com/2018/01/artificial-intelligence-patent.html#page=1 […]
IPR・CBM最終判決統計データ２０１７年１２月
アメリカ特許庁(USPTO)の審判部（Patent Trial and Appeal Board: PTAB）におけるInter partes review (略してIPR)とCBM（Covered business method）の最終判決に関する統計によると、２０１７年１２月、PTABは６１件の最終判決を発行し、73.83%の審査されたクレームは無効になった。 関連記事：２０１７年１２月版：特許庁によるIPR、PRG、CBM統計データ Inter partes review (略してIPR) – アメリカ特許庁(USPTO)の審判部（Patent Trial and Appeal Board: PTAB）において第三者が申し立てできる特許無効手続の１つ Covered business method（略してCBM）− IPRと似た手続きだかCovered business methodという特殊なクレームに関わる特許に関して第三者が申し立てできる特許無効手続の１つ また、IPR・CBMが行われなかった、または、代替のクレームが生き残ったケースが４３件あり、すべてのクレームが生き残ったのはわずかに８件だった。 コメント：特許庁の統計データは以前紹介しましたが、今回は、特許法律事務所であるFinneganによるものです。Finneganはこのような統計データの収集や分析にも力を入れていて、一部を事務所のブログで紹介しています。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Michael R. Galgano, Daniel F. Klodowski, David C. Seastrunk, Aaron L. Parker and Elliot C. Cook. Finnegan, […]
経済的手法によるFRANDロイヤリティレートの計算 TCL v. Ericsson
２０１７年、TCL v. Ericssonにおいて、連邦地方裁判所であるUS District Court in the Central District of CaliforniaのJudge James Selnaが、2G、3Gと4Gに関わるEricsson社のstandard essential patent (SEP)の fair, reasonable, and non-discriminatory (FRAND) ロイヤリティレートを決定。FRANDロイヤリティレートを定めるにあたって、いくつか計算方法はあるが、ここでは経済的手法によってFRANDロイヤリティレートを計算したので、その計算方法について詳しく解説する。 Standard essential patent (SEP。日本語では、標準必須特許）― 規格などの技術標準（WiFi、４G、USBなど）に基づいた製品を製造・販売する際にどうしても避けられない特許のことを言う。特に、通信や電気関係では、標準化団体（Standard bodies）によって多くの規格が存在している。 Fair, reasonable, and non-discriminatory (FRAND) ロイヤリティレート ― 文字通りSEPライセンス時の「公正、合理的かつ非差別的な条件」下でのロイヤリティレート。しかし、どうFRANDロイヤリティレートを計算したらいいのか不透明な部分も多い。 SEPをライセンスする際になぜFRANDロイヤリティレートが問題になる下というと、SEPをライセンスする場合、ホールドアップが心配されるからである。ホールドアップとは、規格が決まった後、規格に関わる技術の標準必須特許を有する企業が、他の企業に対して標準必須特許のライセンスを行う際に、非常に高いロイヤリティを設定すること。ライセンスを受ける企業は、代替の技術がないため、規格にあった製品を製造・販売するのに高額なライセンス料を支払わなければならない。 FRANDロイヤリティレートを知ることは、SEPのライセンスを行っている企業はもちろんのこと、SEPのライセンスを受けている企業にとっても大切で、しっかり学んでおきたい内容。 このTCL v. Ericssonで問題になったのは、交渉中、SEP保有者であるEricsson社がFRANDの義務を果たし、訴訟が起こる前の最後のオファーがFRANDであったかという点だ。裁判所は、Ericsson社は誠意を持ってTCLと交渉していたとしたが、Ericsson社のロイヤリティレートはFRANDではなかったと判断。その後、裁判所が自らEricsson社のSEPについてFRANDロイヤリティレートを計算した。 裁判所は、”top-down”アプローチとライセンス比較アプローチ（comparable licenses approach）の２つの手法を用いて、FRANDレートを計算した。この記事では”top-down”アプローチしか解説しないので、ライセンス比較アプローチに関しては元記事を参照のこと。 “top-down”アプローチ： この裁判所のアプローチで注目するべきポイントは、Ericsson社の特許群の価値は対応する規格や地域によって違うことを考慮し、それぞれの規格と地域において別々のロイヤリティレートを決定した点だ。 このアプローチでは、FRANDレートは、規格ごとの総合的なロイヤリティ負担（Aggregate Royalty Burden。略してARB）から特定のライセンサーのシェアを計算したものであると考える。これを今回のTCL v. Ericssonに当てはめると、以下のような計算式ができる： FRAND Rate = Aggregate Royalty Burden […]
米国最高裁の判断はいかに？口頭弁論から見える今後の特許無効審判IPRのあり方
現在、Oil States事件というケースにおいて、最高裁で、IPRの合憲性(constitutionality)、つまりIPRという仕組みがアメリカの憲法の規定にかなっているかが問われている。Oil States事件における判決によっては今後アメリカの特許業界全体に大きな影響を及ぼしかねない。そこで今回は、ウェビナーの講師としてTom Makin氏を招き、そのOil States事件でアメリカ最高裁に提出されたブリーフと２０１７年１１月末に行われた口頭弁論をわかりやすく解説し、最後にこの重要なケースの判決を予測してもらった。 Inter Partes Review手続きは米国特許庁が提供する無効審判制度の１つで、略してIPRと呼ばれる。また、日本語では、当事者系レビューとも呼ばれている。 １．当事者同士の主張： Oil States側は、IPRは違憲という立場。Oil Statesは、アメリカ憲法第三条 (Article III)に示されている判事と陪審員(jury)ではなく、行政機関 (administrative agency) によって個人の財産権を抹消することができるIPRは、三権分立 (the separation of powers) と憲法修正第七条 (the Seventh Amendment)の陪審員による裁判という点で、憲法に違反していると主張した。 一方、Greene’s Energy側は、IPRは合憲という立場。Greene’s Energyは、特許は政府から与えられるもので、個人的な資産ではない、そのため憲法第三条と憲法修正第７条の例外である“Public rights”（公民としての権利）が適用されるので、憲法に違反しないと主張した。 ２．最高裁の構成： 現在のアメリカ合衆国最高裁判所は９人の判事 (Justices)で構成されていて、５人対４人で若干、保守派であり、反行政国家 (anti-administrative state)。特に多数派の１人、Thomas判事は、特許は私的な資産ではないと考えているよう。 ３．過去の判例： 一番近い過去の最高裁の判例を見ると、Oil States側の主張を支持し、IPRが違憲だという考え方を支持しているように見える。 ４．判決の予想： このような点から、大方の予想に反し、Makin氏は、少なくともAIA以前の特許に対して、IPR手続きは違憲であるという判決が下されると予想した。 AIA：Leahy-Smith America Invents Act (略してAIA、日本語では米国特許法改正とも呼ばれる)。２０１１年から段階的に導入され、今回問題になっているIPRもAIAで新たに導入された。 コメント：これは、Open Legal Communityが２０１７年１２月に主催したウェビナーの簡単な紹介です。より詳しい説明と録画版のウェビナーには以下のリンクからアクセスできます。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Thomas Makin. Shearman & Sterling LLP […]
［係争中］IPRを使うことで潜在的な侵害者は憲法第三条下の裁判所にアクセスできるのか？
Court of Appeals for the Federal Circuit（略してCAFC、アメリカ連邦巡回区控訴裁判所）では現在、Momenta Pharmaceuticals, Inc. v. Bristol-Myers Squibb Co. (No. 17-1694)において、誰がIPR手続きにおいてCAFCに上訴する当事者適格（standing）を持っているのかが争われている。 Standing（日本語では当事者適格） – 当事者として裁判に関われるかという問題。Standingがないと裁判の審理に加わることができず訴えが却下される。 Inter partes review (略してIPR) – アメリカ特許庁（USPTO）の審判部（Patent Trial and Appeal Board: PTAB）における第三者が申し立てできる特許無効手続の１つ。 この事件の背景：MomentaがPTABにBristol-Myers SquibbのORIENCIA®という薬に関わる特許に対してIPRを申請。しかし、MomentaはPTABを説得することに失敗し、特許は生き残った。そのPTABの判決を不服として、Momentaは、35 U.S.C. §319の下、CAFCに上訴。 35 U.S.C. 319：PTABでの判決の上訴に関わる法律。本文には、“A party dissatisfied with the final written decision of the Patent Trial and Appeal Board under section 318(a) may appeal […]
特許の質の問題：チームで明細書を作成する
明細書作成がコモディティ化（汎用化）しつつある。その中で、特許ポートフォリオ管理には、作成予算と明細書の質のバランスをとる必要がある。著者は、多数の特許弁護士と弁理士を抱え、クライアントのために出願業務を行っている。その中で、よりよいサービうを提供するために大切にしていることが以下３つの点である：１．明確な期待を設定する（clearly set expectations）、２．規模の力で効率を上げる（leverage efficiencies of scale）、３．チームで明細書を作成する（employ a team approach）。 １．明確な期待を設定する（clearly set expectations）：まずはコミュニケーションから始まる。仕事を始める前に、クライアントと彼らの観点から見た質の高い仕事と特許出願の目的を話し、そのクライアントの期待を正確に担当特許弁護士または弁理士に伝える必要がある。このときに重要なのが、担当者が明細書作成の計画を立てる時に、他のチームメンバーによるレビューや補正などの協力を考慮し、その時間と費用を予算に盛り込むことだ。 ２．規模の力で効率を上げる（leverage efficiencies of scale）：担当者に一環して特定の技術分野の仕事を割り当てることによって、担当者の技術への理解を深める。同じように、一定の品質を保って効率的に明細書を作成できるコアチームを維持することも大切。このようなチームを作るには、仕事の内容だけにとどまらず、担当者の生活の質、仕事量、チームメンバーに魅力的な環境を作ることなどが大切になってくる。クライアントの発明提案の数や頻度はコントロールできないが、クライアントが発明する速さや、クライアントがどのように事務所に仕事を分配しているかなどを知ることによって、明細書作成チームの効率を最大化させることができる。 ３．チームで明細書を作成する（employ a team approach）：チームと言っても、明細書作成の担当者が重要になってくる。チームアプローチとは、明細書を作成する中で、似た技術を担当しているチームメンバーが関わることだ。明細書作成、権利化、訴訟の観点から特許庁だけでなく、PTABや地裁での審査・検証にも耐えられるだけの明細書を作るためにアイデアを提供してくれるチームメンバーは特に重宝する。チームの良い点は、同じ技術に対して違う視点を持っていること、蓄積された知識の共有ができること、仲間意識が向上されるなどがある。このようないいチームが、予算と期限を満たす高い品質の明細書を作成することに貢献している。 このような仕組み以外にも、チームメンバーのやる気を向上させて、チームメンバーの能力を最大化することが大切だ。仕事に見合った給料というのは大事だが、それだけではない。優秀なチームメンバーは、担当技術に高い関心があったり、一定の発明者と働くことを好んだり、大きな目標に貢献していることを実感したり、他のチームメンバーと働くことを好んだり、チーム内で経験を共有することを楽しんでいる人が多い。 よいチームを作るには、チームリーダーを注意深く見る。チームリーダーがどのようにチームを作り、管理していくのか、その人のアプローチを知っておくことが重要。また、発明者のフィードバックからチームメンバーがやる気を持って案件に取り組んでいるのかがわかる。逆に、過度の離職、仕事の質のばらつきなどは、大きな問題。仕事の質に対するフィードバックやチームメンバーの経験の共有などは、潜在的な問題の対処を助け、チームマネージャーがチームを洗練するのに貢献する。 まとめ作成者：野口剛史 元記事著者：Shannon McCue. Baker & Hostetler LLP https://www.ipintelligencereport.com/2018/01/08/patent-portfolio-management-a-team-approach-to-patent-drafting/#page=1